摘要
本发明公开了基于多信息融合的跨区域AI轨迹追踪方法,具体涉及信息融合技术领域;通过从多个时间段内的视频监控、GPS和传感器数据中提取目标的行为模式特征及数据采集环境特征;基于这些特征为各时间段的特征匹配算法分配准确性权重,通过加权平均得到整体的算法识别准确性指数;将识别准确性指数与预设阈值进行对比,自动划分为准确识别和不准确识别,对于准确识别的数据,输入自适应学习机制优化系统参数,而对于不准确识别的数据,则通过分析偏差情况动态调整识别参数,进一步优化特征匹配算法,从而降低误判和错追踪的风险,防止无关人员误入监控路径,同时防止系统基于错误数据进行自适应学习,确保追踪的准确性和一致性。
技术关键词
特征匹配算法
轨迹追踪方法
指数
数据采集环境
多信息
时间段
机器学习模型
多源异构数据
协方差矩阵
频率
优化系统参数
信息融合技术
表达式
视频监控数据
预测误差
特征值
特征提取方法
系统为您推荐了相关专利信息
智能监测方法
碳酸盐
数字高程模型数据
偏最小二乘法
高密度电法
智能安防监控
供水系统
泵房结构
异常检测方法
指数